다음으로 생성된 마스크를 원본 이미지에 시각화하고, 결과를 비교 분석합니다.
mask_annotator = sv.MaskAnnotator(color_lookup=sv.ColorLookup.INDEX) # ①
detections = sv.Detections.from_sam(sam_result=sam_result) # ②
annotated_image = mask_annotator.annotate(scene=image_bgr.copy(), detections=detections) # ③
sv.plot_images_grid(
images=[image_bgr, annotated_image],
grid_size=(1, 2),
titles=['source image', 'segmented image']) # ④
① supervision 라이브러리의 MaskAnnotator 클래스를 사용하여 객체를 생성합니다. 이 클래스는 마스크를 이미지 위에 시각화하는 데 사용됩니다. color_lookup=sv.ColorLookup.INDEX는 마스크에 사용될 색상을 결정하는 방식을 지정합니다.
② SAM 모델의 결과(sam_result)를 바탕으로 Detections 객체를 생성합니다. Detections 클래스는 이미지 내 객체들의 정보(위치, 사이즈 등)를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.